Python_oldboy_自动化运维之路（八）

本节内容：

  1. 列表生成式，迭代器，生成器
  2. Json & pickle 数据序列化
  3. 软件目录结构规范
  4. 作业:ATM项目开发

1.列表生成式，迭代器，生成器

1.列表生成式

#【列表生成】
#1.列表循环+1
a = [1,2,3,4,63]

for i,v in enumerate(a):
    print(i,v)
    a[i] = v+1

print(a)

#2.列表循环乘自己
a=[i*i for i in a]
print(a)

#3.大于5的乘自己,三元运算
a=[i*i if i>5 else i for i in a]
print(a)
View Code

2.生成器

　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

　　一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator 好处：节省空间

　　只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

　　如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

　　上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
#案例1：边运行边运算在学术界称为惰性运算
# a = [1,2,3,4,63]
# a=(i*i if i>5 else i for i in a)
#
# print(next(a))
# print(next(a))
# print(next(a))
# print(next(a))
# print(a.__next__())
#
# for i in a:
#     print(i)

#案例2，复杂函数用法，生成器yield很好的保存了函数的中断状态
#著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
#1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
def fib(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n < max:
        yield b                 #将print变成yield就是生成器
        t = a+b
        a=b
        b=t

        n+=1

    return 'done'

f = fib(10)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print("hahahahahahahah")
print(f.__next__())
print(f.__next__())
View Code

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果　

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))


def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("alex")
View Code

 3.迭代器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False
View Code

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
View Code

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

python3里的for循环的range()函数都是一个迭代器，python2里的range（）就是个列表

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

 

 

3.软件目录结构规范

为什么要设计好目录结构?

"设计项目目录结构"，就和"代码编码风格"一样，属于个人风格问题。对于这种风格上的规范，一直都存在两种态度:

  1. 一类同学认为，这种个人风格问题"无关紧要"。理由是能让程序work就好，风格问题根本不是问题。
  2. 另一类同学认为，规范化能更好的控制程序结构，让程序具有更高的可读性。

我是比较偏向于后者的，因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者。我曾经维护过一个非常不好读的项目，其实现的逻辑并不复杂，但是却耗费了我非常长的时间去理解它想表达的意思。从此我个人对于提高项目可读性、可维护性的要求就很高了。"项目目录结构"其实也是属于"可读性和可维护性"的范畴，我们设计一个层次清晰的目录结构，就是为了达到以下两点:

  1. 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人，一眼就能看懂目录结构，知道程序启动脚本是哪个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。
  2. 可维护性高: 定义好组织规则后，维护者就能很明确地知道，新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是，随着时间的推移，代码/配置的规模增加，项目结构不会混乱，仍然能够组织良好。

所以，我认为，保持一个层次清晰的目录结构是有必要的。更何况组织一个良好的工程目录，其实是一件很简单的事儿。

目录组织方式

关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到大家对Python目录结构的讨论。

这里面说的已经很好了，我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式，这里面我说一下我的理解和体会。

假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:

Foo/
|-- bin/
|   |-- foo
|
|-- foo/
|   |-- tests/
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- test_main.py
|   |
|   |-- __init__.py
|   |-- main.py
|
|-- docs/
|   |-- conf.py
|   |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README

简要解释一下:

  1. bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
  2. foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
  3. docs/: 存放一些文档。
  4. setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
  5. requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
  6. README: 项目说明文件。

除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这篇文章。

下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧。

关于README的内容

这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。

它需要说明以下几个事项:

  1. 软件定位，软件的基本功能。
  2. 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
  3. 简要的使用说明。
  4. 代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
  5. 常见问题说明。

我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。

可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。

关于requirements.txt和setup.py

setup.py

一般来说，用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目一定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。

这个我是踩过坑的。

我刚开始接触Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成，遇到过以下问题:

  1. 安装环境时经常忘了最近又添加了一个新的Python包，结果一到线上运行，程序就出错了。
  2. Python包的版本依赖问题，有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包，但是官方的已经是最新的包了，通过手动安装就可能装错了。
  3. 如果依赖的包很多的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
  4. 新同学开始写项目的时候，将程序跑起来非常麻烦，因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。

setup.py可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"是一个非常好的习惯。

setuptools的文档比较庞大，刚接触的话，可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的，可以参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py

当然，简单点自己写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也未尝不可。

requirements.txt

这个文件存在的目的是:

  1. 方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中，避免在setup.py安装依赖时漏掉软件包。
  2. 方便读者明确项目使用了哪些Python包。

这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过 pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。具体格式说明： 点这里。

关于配置文件的使用方法

注意，在上面的目录结构中，没有将conf.py放在源码目录下，而是放在docs/目录下。

很多项目对配置文件的使用做法是:

  1. 配置文件写在一个或多个python文件中，比如此处的conf.py。
  2. 项目中哪个模块用到这个配置文件就直接通过import conf这种形式来在代码中使用配置。

这种做法我不太赞同:

  1. 这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）
  2. 另一方面配置文件作为用户控制程序的接口，应当可以由用户自由指定该文件的路径。
  3. 程序组件可复用性太差，因为这种贯穿所有模块的代码硬编码方式，使得大部分模块都依赖conf.py这个文件。

所以，我认为配置的使用，更好的方式是，

  1. 模块的配置都是可以灵活配置的，不受外部配置文件的影响。
  2. 程序的配置也是可以灵活控制的。

能够佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同学都知道，nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。

所以，不应当在代码中直接import conf来使用配置文件。上面目录结构中的conf.py，是给出的一个配置样例，不是在写死在程序中直接引用的配置文件。可以通过给main.py启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。当然，这里的conf.py你可以换个类似的名字，比如settings.py。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件，比如settings.yaml之类的。

4.作业:ATM项目开发

作业需求：

模拟实现一个ATM + 购物商城程序

  1. 额度 15000或自定义
  2. 实现购物商城，买东西加入 购物车，调用信用卡接口结账
  3. 可以提现，手续费5%
  4. 每月22号出账单，每月10号为还款日，过期未还，按欠款总额 万分之5 每日计息
  5. 支持多账户登录
  6. 支持账户间转账
  7. 记录每月日常消费流水
  8. 提供还款接口
  9. ATM记录操作日志 
  10. 提供管理接口，包括添加账户、用户额度，冻结账户等。。。
  11. 用户认证用装饰器
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